一種新型樸素貝葉斯文本分類算法
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標簽：貝葉斯(12518)
針對在文本分類中先驗概率的計算比較費時而且對分類效果影響不大、后驗概率的精度損失影響分類準確率的現(xiàn)象，對經(jīng)典樸素貝葉斯分類算法進行了改進，提出了一種“先抑后揚”（抑制先驗概率的作用，擴大后驗概率的影響）的文本分類算法。算法中去掉了對先驗概率的計算，并在后驗概率的計算中引入了一個放大系數(shù)。實驗結(jié)果表明，分類時不計算先驗概率對分類精度影響甚微但可以明顯加快分類的速度，在后驗概率的計算中引入放大系數(shù)減少了誤差傳播的影響，提高了分類精度。
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